本发明涉及一种基于时间加权K‑近邻法的无线传感器网络故障诊断方法，先建立K‑近邻法训练库；按时离散采样WSN状态特征值并组成特征向量，每个特征向量代表无线传感器网络该采样时刻的状态；K‑近邻法对WSN特征向量作预诊断，启动判断时间相关性机制；如符合条件，则启动加权修改规则，最后输出结果。本发明针对无线传感器网络(WSN)系统故障的诊断问题，按照系统故障机理确立特征值，根据WSN系统故障的时间相关性，设计基于时间加权的故障诊断分类规则和参数，并结合K‑近邻法建立系统故障诊断模型，达到以诊断历史修改当前诊断结果的目的。本发明能对WSN实现故障自诊断和自更新，具备分布式计算特征，保证诊断正确率和低功耗。